為幫助開發(fā)者鞏固技能，NVIDIA于本周為數(shù)據(jù)科學家、研究人員、學生和各領域的開發(fā)者推出了50多項全新升級版工具及培訓材料。

所提供的內(nèi)容包括用于對話式AI和光線追蹤的軟件開發(fā)套件，以及來自NVIDIA深度學習學院（DLI）的實踐課程等。

所有NVIDIA開發(fā)者計劃成員均可獲得上述工具及材料。NVIDIA開發(fā)者計劃是一個由全球250多萬名技術創(chuàng)新者組成的免費開放社區(qū)，他們致力于通過加速計算來推動各行業(yè)的變革。

通過學習打開成功之門

要想在競爭激烈的就業(yè)市場中取得優(yōu)勢，有一點很重要，那就是需要不斷地學習新的高級軟件開發(fā)技能。在DLI，您可以就AI、數(shù)據(jù)科學和加速計算領域的多個重要話題方向展開全面的學習。這些課程包含各類實踐練習，分為自學和講師指導兩種形式。

五門課程的主題涵蓋了深度學習、數(shù)據(jù)科學、自動駕駛和對話式AI等，其中均包含實踐練習，以加速學員對材料的學習和掌握。DLI研討會由經(jīng)NVIDIA認證的講師指導，每位學員均可使用配置齊全的云端GPU加速服務器。

目前提供的最新自學課程：

●   深度學習入門

●   加速端到端數(shù)據(jù)科學工作流程

●   將傳感器與NVIDIA DRIVE集成

即將推出的講師指導型線上研討會:

●   加速數(shù)據(jù)工程流水線

●   構建對話式AI應用

這些講師指導型研討會將面向企業(yè)客戶及普通公眾開放。DLI最近為其備受青睞的講師指導型課程推出了公共研討會，讓各類開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學家、研究人員和學生都能更多地參與其中。

為進一步擴展培訓的覆蓋面，DLI將推出新書《學習深度學習》（Learning Deep Learning），針對深度學習理論和實踐應用提供全面的指導。這本書由NVIDIA工程師Magnus Ekman所著，書中集中探討了如何應用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來解決復雜而具有挑戰(zhàn)性的問題?，F(xiàn)可通過亞馬遜進行預購。

全新加速SDK以及升級版技術工具

SDK是決定應用性能的關鍵組件。深度學習學院提供數(shù)十種針對高性能計算、計算機視覺、數(shù)據(jù)科學、對話式AI、推薦系統(tǒng)和實時圖形技術的升級版工具包，助力開發(fā)者應對任何挑戰(zhàn)。升級版工具還將助力開發(fā)者加速應用開發(fā)。

目前提供的升級版工具包括：

●   NGC是一個針對AI和HPC軟件的GPU優(yōu)化中心，包含數(shù)百個SDK、AI、ML和HPC容器、預訓練模型以及Helm圖表，可大幅簡化并加速端到端工作流程。預訓練模型可幫助開發(fā)者針對各種用例（包括計算機視覺和語音）快速啟動AI項目。

即將推出的全新SDK：

●   TAO（訓練、適配、優(yōu)化）是一個基于GUI的工作流程驅(qū)動框架，它可以簡化并加速企業(yè)級AI應用和服務的創(chuàng)建。企業(yè)可使用遷移學習或聯(lián)邦學習，對預訓練模型進行微調(diào)，將特定領域模型的生成時間從數(shù)月縮短至幾小時，從而無需運行大規(guī)模訓練及深度AI專業(yè)知識。

目前提供的全新升級版SDK和框架包括：

●   Jarvis：這一全面加速的應用框架可用于構建多模態(tài)對話式AI服務。它包含在NVIDIA DGX系統(tǒng)上經(jīng)數(shù)千小時預訓練的頂尖模型，無需編碼即可針對各領域?qū)δＰ瓦M行適配的遷移學習工具包，以及優(yōu)化的實時端到端語音、視覺和語言流水線。

●   Maxine：這一GPU加速SDK具有最領先的AI功能，可供開發(fā)者構建虛擬協(xié)作和內(nèi)容創(chuàng)建類的應用，例如視頻會議和直播等。Maxine的AI SDK ——視頻特效、音頻特效和增強現(xiàn)實等均經(jīng)過高度優(yōu)化，并包含能夠連接端到端流水線的模塊化功能，從而通過PC上或數(shù)據(jù)中心內(nèi)的GPU盡可能地實現(xiàn)最高性能。

●   Merlin：該應用框架目前處于公測階段。它能夠用于開發(fā)從數(shù)據(jù)預處理到模型訓練和推理等深度學習推薦系統(tǒng)，且所有這些系統(tǒng)均可通過NVIDIA GPU加速。

●   DeepStream：這一AI串流分析工具包用于構建高性能、低延遲、復雜的視頻分析應用和服務。

●   Triton Inference Server讓團隊能夠在任何基于GPU或CPU的基礎設施上，在本地存儲或云平臺中，基于任何框架，部署經(jīng)過訓練的AI模型。

●   TensorRT，用于高性能深度學習推理，包括深度學習推理優(yōu)化器，以及能夠為深度學習推理應用提供低延遲和高吞吐量的運行時。TensorRT 8使基于transformer的模型和新技術的速度提高了2倍，在使用高性能INT8精度的同時實現(xiàn)與FP32類似的精度。

●   RTX技術可助力游戲開發(fā)者提升游戲真實感：

o   DLSS深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助圖像處理開發(fā)者提高幀率，為其項目生成美觀清晰的圖像。其在性能上還留有余量，可將光線追蹤設置最大化，并增加輸出分辨率。Unity已宣布Unity Engine 2021.2本身將支持DLSS。

o   RTX Direct Illumination（RTXDI）可以對配備數(shù)百萬個動態(tài)燈光的場景進行實時渲染，而無需擔心性能或資源限制。

o   RTX Global Illumination（RTXGI）運用光線追蹤技術擴展多次反射間接照明的計算，而無需耗費烘焙時間、漏光或高昂的每幀成本。

o   Real-Time Denoisers（NRD）是一個與API無關的時空降噪庫，主要用于處理low ray-per-pixel信號。